1樓：宗伯麥寄柔
連線查詢。和。
子餘汪緩查詢。
都是要作用多個表，測試人員往往會不清楚二者的應用場景。
其實很簡單。
如果是想顯陵亮示多豎模個表的欄位資料，子查詢做不到，只能用連線查詢。如果不想看多表資料，只想看某個表的欄位，就用子查詢即可。在傳智播客官網**庫都看過關於這個的介紹，還有很多免費**。
望我的答案，不勝感激。
如果還有。什麼需要，可以追問，謝謝！
2樓：燕卿芮豔
主查詢是在他給你的表裡面查詢，子查詢的意思是你先對他給你的表做爛緩一些篩選、增改等其他操作，創造乙個新的表，再在你這個子禪伏表裡面查詢。
再看看別人怎麼說飢襲模的。
3樓：広本愛奈
主查詢是在他給你的表裡面查詢，子查詢的意思是你先對他給你的表做一些篩選、增改等其他操作，創造乙個新的表，再在你這個子表裡面查詢。
mysql中，如何向測試人員介紹連線查詢和子查詢的優劣勢？
4樓：愛可生雲資料庫
子查詢優化策略。
對於不同型別的子查詢，優化器會選擇不同的策略。
1. 對於 in、=any 子查詢，優化器有如下策略選擇：
semijoin
materialization
exists
2. 對於 not in、<>all 子查詢，優化器有如下策略選擇：
materialization
exists
3. 對於 derived 派生表，優化器有如下策略選擇：
derived_merge，將派生表合併到外部查詢中（ 引入 ）；
將派生表物化為內部臨時表，再用於外部查詢。
注意：update 和 delete 語句中子查詢不能使用 semijoin、materialization 優化策略。
那個mysql 子查詢和連線查詢 一般常用哪個 誰效率高些
5樓：愛可生雲資料庫
子查詢優化策略。
對於不同型別的子查詢，優化器會選擇不同的策略。
1. 對於 in、=any 子查詢，優化器有如下策略選擇：
semijoin
materialization
exists
2. 對於 not in、<>all 子查詢，優化器有如下策略選擇：
materialization
exists
3. 對於 derived 派生表，優化器有如下策略選擇：
derived_merge，將派生表合併到外部查詢中（ 引入 ）；
將派生表物化為內部臨時表，再用於外部查詢。
注意：update 和 delete 語句中子查詢不能使用 semijoin、materialization 優化策略。
6樓：晃灘源詬
涉及的表比較少的，業務邏輯不是很麻煩的，用子查詢應該快一些 涉及業務邏輯很複雜的，用多次查詢會好一點。
mysql中主查詢和子查詢關係是什麼?
7樓：愛可生雲資料庫
子查詢優化策略。
對於不同型別的子查詢，優化器會選擇不同的策略。
1. 對於 in、=any 子查詢，優化器有如下策略選擇：
semijoin
materialization
exists
2. 對於 not in、<>all 子查詢，優化器有如下策略選擇：
materialization
exists
3. 對於 derived 派生表，優化器有如下策略選擇：
derived_merge，將派生表合併到外部查詢中（ 引入 ）；
將派生表物化為內部臨時表，再用於外部查詢。
注意：update 和 delete 語句中子查詢不能使用 semijoin、materialization 優化策略。
8樓：橋爪琴乃
mysql中主查詢和子查詢關係如下：子查詢是嵌入到主查詢中子查詢是輔助主查詢的，要麼充當條件，要麼充當資料來源子查詢是可以獨立存在的語句，是一條完整的select語句我朋友正在傳智播客學習軟體測試，我也在用他們的免費課程自學中。
資料庫(比如mysql) ,表連結查詢與子查詢哪個效率高些? 為什麼
9樓：網友
in子查詢、exists子查詢、連線，效率的**。
以下是sql的幫助 （高階查詢優化概念）
microsoft® sql server™ 2000 使用記憶體中的排序和雜湊聯接技術執行排序、交集、聯合、差分等操作。sql server 利用這種型別的查詢計劃支援垂直表分割槽，有時稱其為分列儲存。
sql server 使用三種型別的聯接操作：
巢狀迴圈聯接。
合併聯接。雜湊聯接。
如果乙個聯接輸入很小（比如不到 10 行），而另乙個聯接輸入很大而且已在其聯接列上建立索引，則索引巢狀迴圈是最快的聯接操作，因為它們需要最少的 i/o 和最少的比較。有關巢狀迴圈的更多資訊，請參見瞭解巢狀迴圈聯接。
如果兩個聯接輸入並不小但已在二者聯接列上排序（例如，如果它們是通過掃瞄已排序的索引獲得的），則合併聯接是最快的聯接操作。如果兩個聯接輸入都很大，而且這兩個輸入的大小差不多，則預先排序的合併聯接提供的效能與雜湊聯接相似。然而，如果兩個輸入的大小相差很大，則雜湊聯接操作通常快得多。
雜湊聯接可以有效處理很大的、未排序的非索引輸入。它們對複雜查詢的中間結果很有用，因為：
中間結果未經索引（除非已經顯式儲存到磁碟上然後建立索引），而且生成時通常不為查詢計劃中的下乙個操作進行適當的排序。
查詢優化器只估計中間結果的大小。由於估計的值在複雜查詢中可能有很大的誤差，因此如果中間結果比預期的大得多，則處理中間結果的演算法不僅必須有效而且必須適度弱化。
雜湊聯接使得對非規範化的使用減少。非規範化一般通過減少聯接操作獲得更好的效能，儘管這樣做有冗餘之險（如不一致的更新）。雜湊聯接則減少使用非規範化的需要。
雜湊聯接使垂直分割槽（用單獨的檔案或索引代表單個表中的幾組列）得以成為物理資料庫設計的可行選項。有關更多資訊，請參見瞭解雜湊聯接。
10樓：愛可生雲資料庫
子查詢優化策略。
對於不同型別的子查詢，優化器會選擇不同的策略。
1. 對於 in、=any 子查詢，優化器有如下策略選擇：
semijoin
materialization
exists
2. 對於 not in、<>all 子查詢，優化器有如下策略選擇：
materialization
exists
3. 對於 derived 派生表，優化器有如下策略選擇：
derived_merge，將派生表合併到外部查詢中（ 引入 ）；
將派生表物化為內部臨時表，再用於外部查詢。
注意：update 和 delete 語句中子查詢不能使用 semijoin、materialization 優化策略。
11樓：網友
這個涉及到資料結構了，你可以用二叉樹來分析，正確的sql語句書寫順序的前提下子查詢效率高。但是子查詢容易出現錯誤，對初學者要求比較高。一般二者的效率都是差不多的，只有大資料量的時候才會考慮。
如果你是做小專案，用哪個都一樣，那個差距很小，分辨不出來的。
12樓：_淺淺
連線比子查詢的效率要高。
13樓：雨中旳星辰
連線查詢的優點是可以用儘可能少的sql進行查詢。簡化了應用和資料庫之間的io呼叫。
缺點是如果表設計不好，sql寫得差，會造成資料庫大量的內部io操作，特別是大量沒必要的全表掃瞄。使用這種方式必須要麼是確實要讀取的資料量非常大，要麼是能夠通過索引等方式控制住全表掃瞄的數量。全表掃瞄在連線情況下的消耗可以說是指數性的公升高的。
子查詢查的缺點是應用和資料庫之間的io呼叫比較多，損耗了資料庫的頻寬。但是優點是對原來的被驅動表來說資料是明確的，可以通過大量的索引，特別是主鍵索引避免全表掃瞄。
用哪種沒有一定之規。要看讀取的資料量、表設計結構、資料庫規模、程式設計等多種因素綜合考慮。
14樓：崔綺楣
各有各的好處 看您怎麼用。
15樓：小貴哥
表連線查詢高啊。一般情況下，儘量不要用子查詢。
mysql中select語句的子查詢怎麼用
16樓：匿名使用者
你可以把子查詢的查詢結果看成一張表，然後與其它表關聯。
17樓：司寇果
子查詢按返回結果集的不同分為4種：表子查詢，行子查詢，列子查詢和標量子查詢。
表子查詢：返回的結果集是乙個行的集合，n行n列（n>=1）。表子查詢經常用於父查詢的from子句中。
行子查詢：返回的結果集是乙個列的集合，一行n列（n>=1）。行子查詢可以用於福查詢的from子句和where子句中。
列子查詢：返回的結果集是乙個行的集合，n行一列（n>=1）。
標量子查詢：返回的結果集是乙個標量集合，一行一列，也就是乙個標量值。可以指定乙個標量表示式的任何地方，都可以用乙個標量子查詢。
mysql子查詢 或 內連線查詢
18樓：胃疼
你這個應該拆成兩張表，使用者資訊一張表，水果種類一張表，通過user_id關聯。
使用者user表，欄位是id name address ba_category
水果種類fruit_types表 欄位 id user_id price variety
select ,,from user as a inner join fruit_types as b on and '蘋果' where '重慶' and '果農'
軟體測試中如何保證軟體質量,測試人員如何保證軟體質量
由此看來每乙個階段的 質量都起著決定性的作用。以上提及的四個階段的質量將引出以下幾個軟體質量保證的關鍵要素。完備的需求分析 需求分析的目的是讓專案組明白要做什麼，是決定所開發出來的軟體應當是 長什麼樣的 顯然完備的需求分析是高質量軟體的前提。如果所開發出來的軟體與使用者所希望的並不一致，那不可能讓使...
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